arXiv cs.CV· Zhaoyang Wei, Bowen Jiang, Yanchao Hao, Wenchao Ding, Zheng Wei, Shaocheng Wu, Zhenjun Han, Jianbin Jiao·· 5 小时前AI 评分22
CALR：通过 Render-of-Thought 压缩实现连续锚定潜在推理
CALR: Continuous Anchored Latent Reasoning via Render-of-Thought Compression
AI 导读
研究者提出连续锚定潜在推理方法 CALR，通过信息均衡压缩生成参考潜在状态，将答案监督经由中间状态传递，并用推导级语义锚定约束解码内容。在五个数学推理基准上，CALR 在同等预算下比同类连续潜在推理方法提升 26.0 个百分点，其潜在状态既能支撑答案预测，也携带问题特定的中间推理。
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